步骤四:修改Python代码以使用GPU 最后,你需要修改你的Python代码,使其能够使用GPU进行计算。在大多数深度学习框架中,你可以通过将张量移动到GPU设备上来实现。以下是一个示例代码: importtorch# 检查是否有可用的GPU设备device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 将张量移动到GPU设备上x=...
Linux中python应用CPU冲高问题排查 1、通过top命令查看其CPU占用 可以看到其load占用为“20.14, 16.42, 19.16”,三个数字分别表示cpu在1分钟、5分钟及15分钟的load,cpu的使用率也偏高,达到了68.8%,占用cpu较高的进程ID为281020。 2、通过ps查看该应用 $ ps aux|grep 281020 root 212891 0.0 0.0 103328 848 pts...
调整程序的运行参数:可以通过调整程序的运行参数来降低 CPU 占用率。例如,可以调整程序的线程数、优先级、使用 CPU 的时间片大小等。 使用编程语言或框架的性能优化功能:一些编程语言或框架提供了性能优化功能,可以通过使用这些功能来减少 CPU 占用率。例如,Java 中的线程池、Python 中的协程等。 使用更高效的算法和...
2.1 定位高负载进程 pid 首先登录到服务器使用top命令确认服务器的具体情况,根据具体情况再进行分析判断。 通过观察load average,以及负载评判标准(8核),可以确认服务器存在负载较高的情况; 观察各个进程资源使用情况,可以看出进程id为682的进程,有着较高的CPU占比 2.2 定位具体的异常业务 这里咱们可以使用 pwdx 命令...
直接在终端输入P,可按照cpu占用排序显示 我们发现java进程的cpu占比较高,而我这台机器上确实部署了一个个人网站,是java开发的(https://www.relaxheart.cn),所以可以初步确定是这个java应用中的某个线程,或者多个线程导致的。 当然你也可以在top命令模式下,进程这个操作(输入小写k,然后输入进程PID,回车)直接终止掉...
此处找出占用cpu过高的java进程id:761,然后对该进程的每个线程的运行情况; 四、查看占用cpu过高的进程中所有线程的运行情况: 使用ps -mp pid -o THREAD,tid,time命令查看该进程的线程情况,发现该进程有一个线程占用率很高,具体如下: 此处发现线程pid:795 占用cpu99.7%,基本问题线程已确定,然后定位线程的具体问题...
st(steal):表示 CPU 被其他虚拟机占用的时间,仅出现在多虚拟机场景。如果该指标过高,可以检查下宿主机或其他虚拟机是否异常。 然后,排查用户 CPU 使用率高 用户CPU 使用率反映了应用程序的繁忙程度,通常与我们自己写的代码息息相关。 操作步骤: 1、通过 top 命令找到 CPU 消耗最多的进程号; ...
2、实时显示占用CPU时钟最多的函数 实时显示占用CPU时钟最多的函数或者指令,因此可以用来查找热点函数 [root@luoahong ~]# perf top Samples: 724 of event 'cpu-clock', Event count (approx.): 125711088 Overhead Shared Object Symbol 45.11% [kernel] [k] generic_exec_single ...
Kipmi0 占用100% CPU1核: https://yq.aliyun.com/articles/15198 方法1:使用iotop工具 这是一个python脚本工具,使用方法如:iotop -o 方法2:使用工具dmesg 使用dmesg之前,需要先开启内核的IO监控: echo 1 >/proc/sys/vm/block_dump或sysctl vm.block_dump=1 ...